多模型标签多伯努利机动目标跟踪算法

发布时间：2017-11-24 12:12

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【摘要】：针对标准标签多伯努利(labeled multi-Bernoulli,LMB)算法只考虑了单个运动模型的问题,提出了一种适用于跳转马尔科夫系统的多模型标签多伯努利(multiple model LMB,MM-LMB)算法。首先对目标状态进行扩展,将多模型思想引入LMB算法得到了新的预测和更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现。仿真实验表明,MM-LMB算法能对多机动目标进行有效跟踪,在复杂探测环境下跟踪精度优于多模型概率假设密度(multiple model probability hypothesis density,MM-PHD)算法和多模型势平衡多目标多伯努利(multiple model cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)算法;所提算法计算量当目标相距较远时低于MM-PHD和MM-CBMeMBer,目标聚集时增长速度快于对比算法。
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2014AAXXX4061)资助课题
【分类号】：TN953
【正文快照】： 0引言随着无源探测技术的快速发展,复杂环境下多目标跟踪技术成为研究的热点。在低信噪比探测环境中,传统多目标跟踪算法的数据关联过程导致计算和存储负荷快速增长,限制了算法的应用范围。另一方面,传统多目标算法在低信噪比环境下的良好性能对多目标跟踪技术的发展仍具有启

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本文编号：1222213